众包检测情感操控语言

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检测操纵读者情绪的修辞需要区分本质上的情感内容（IEC；例如，父母失去孩子）和情感操纵语言（EML；例如，使用引起恐惧的语言传播反疫苗宣传）。然而，这对自动方法和众包方法来说仍然是一个开放的分类挑战。机器学习方法仅在有标记训练数据的狭窄领域内有效，而非专家标注者倾向于将IEC与EML混淆。我们介绍了一种方法，锚点比较，该方法利用工人识别并从文本中删除EML实例的能力，创建一个释义的“锚文本”，然后将其用作比较点以对原始内容中的EML进行分类。我们使用新闻风格的文本片段数据集评估了我们的方法，并表明可以调整精度和召回率以满足系统构建者的需求。我们的贡献是一种众包方法，使非专家能够从内容中分离出社会参考。